<div dir="ltr">Dear Guido,<div><br></div><div>Thank you for your prompt reply! </div><div><br></div><div>It took me some time to fix it and react to your email, but I did manage in the end to fit the Poisson-normal model as described in Stijnen (2010), which led to much more logical effect estimates in my meta-analysis.</div><div>I didnt quite succeed to work it out with the Meta package due to some errors in the GLMM function and changed the decimal places manually (x100) in Metafor to obtain the numbers as %.</div><div>As you can see in the attachment, I also obtained the 0.73 value with Poisson (see attachment).</div><div><br></div><div>Also, maybe Wolfgang knows an simpler way to transform Forest plot values in Metafor also to achieve numbers per 100 pt yrs?</div><div><br></div><div>I also checked out the Meta package and does look super neat in the way it presents the individual study estimates in grey colour (makes the 95%CI visible in large studies) and also automatically gives you the weighing of studies and the measure of heterogeneity (all these I had to add manually). It definitely got my attention and I shall try it out for my next project.</div><div><br></div><div>Thank you once again for your great help!</div><div><br></div><div>Regards,</div><div><br></div><div>Todor</div><div>

<br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On 11 January 2018 at 18:25, Guido Schwarzer <span dir="ltr"><<a href="mailto:sc@imbi.uni-freiburg.de" target="_blank">sc@imbi.uni-freiburg.de</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
  
    
  
  <div text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    Dear Todor,<br>
    <br>
    I cannot comment (in detail) on using <b>metafor</b>, however,
    using <a href="http://transf.ipft.hm" target="_blank">transf.ipft.hm</a>() is surely wrong, as this is for
    back-transformation of proportions, not incidence rates. You have to
    use transf.iirpf() for the inverse of the Freeman-Tukey
    transformation of incidence rates. Note, you have to use the
    function with two "i"s where the first "i" stands for "inverse" and
    the second "i" stands for "incidence". Using transf.irpf() with one
    "i" would be wrong.<br>
    <br>
    <br>
    Alternatively, you could use function metarate() from <b>meta</b>
    which does the back-transformation automatically for you.
    Furthermore, metarate() has an argument 'irscale' to display results
    are events per x person-years. e.g., 'irscale = 100' to report
    events per 100 person-years.<br>
    <br>
    m.irft <- metarate(xi, ti, data = dat, studlab = study, sm =
    "IRFT", method.tau = "PM", irscale = 100, prediction = TRUE)<br>
    summary(m.irft)<br>
    forest(m.irft, xlim = c(0, 5))<br>
    <br>
    As you see in the attached forest plot, there is a problem with the
    Freeman-Tukey (back-)transformation:<br>
    the overall estimates (fixed effect and random effects) are very
    small which does not make much sense. This results from problems
    with the back-transformation in this setting with many studies with
    zero events.<br>
    <br>
    Therefore, I would recommend to use a different method for the
    meta-analysis. Personally, I would use metarate() with argument
    'method = "GLMM"' which conducts a random intercept Poisson
    regression model (Stijnen et al. 2010, section 3.3). Note,
    metarate() calls rma.glmm() from <b>metafor</b> internally to
    conduct the Poisson regression.<br>
    <br>
    The pooled results for the Poisson regression<br>
    <br>
    0.73 events (fixed effect) and 0.70 events (random effects) per 100
    person-years<br>
    <br>
    look much more plausible to me than the results for the
    Freeman-Tukey method<br>
    <br>
    0.15 events (fixed effect) and 0.16 events (random effects) per 100
    person-years.<br>
    <br>
    Best wishes,<br>
    Guido<br>
    <br>
    <br>
    Reference:<br>
    <br>
    Stijnen, T., Hamza, T.H. & Ozdemir, P., 2010, Random effects
    meta-analysis of event outcome in the framework of the generalized
    linear mixed model with applications in sparse data, Statistics in
    Medicine, 29(29), pp. 3046-67<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
    <pre class="m_-1675198762356200682moz-signature" cols="72">-- 
Dr. Guido Schwarzer
Institute of Medical Biometry and Statistics,
Faculty of Medicine and Medical Center - University of Freiburg

Postal address: Stefan-Meier-Str. 26, D-79104 Freiburg

Phone: <a href="tel:+49%20761%202036668" value="+497612036668" target="_blank">+49/761/203-6668</a>
Mail: <a class="m_-1675198762356200682moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:sc@imbi.uni-freiburg.de" target="_blank">sc@imbi.uni-freiburg.de</a>
Homepage: <a class="m_-1675198762356200682moz-txt-link-freetext" href="http://www.imbi.uni-freiburg.de" target="_blank">http://www.imbi.uni-freiburg.<wbr>de</a>
</pre>
  </font></span></div>

</blockquote></div><br></div>